作者：DCG技術(shù)解決方案公司首席執(zhí)行官BrentWhitfield

當(dāng)許多人想到機器人時，他們會想象一個金屬人形機器人或也許是在電視節(jié)目中相互競爭的那些智能機器之一。

當(dāng)我們談?wù)摍C器人過程自動化（RPA）時，我們很可能是指“軟件機器人”，即在其他系統(tǒng)上執(zhí)行操作的可編程或自學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

本文著眼于RPA在未來數(shù)據(jù)中心（即所謂的“智能數(shù)據(jù)中心”）中的作用。我們探討了為什么數(shù)據(jù)中心需要進行智能化，可用的RPA類型以及如何將RPA集成到數(shù)據(jù)中心中。數(shù)據(jù)中心以及這樣做的好處。

為什么我們需要一個智能數(shù)據(jù)中心？

那么，為什么我們需要一個智能數(shù)據(jù)中心？換句話說，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心技術(shù)有什么問題？

答案在于企業(yè)IT趨勢。企業(yè)是大多數(shù)數(shù)據(jù)中心的客戶基礎(chǔ)，無論是小型的區(qū)域數(shù)據(jù)中心，繁忙的托管還是公共云提供商背后的巨型數(shù)據(jù)中心的全球分布網(wǎng)絡(luò)。

隨著企業(yè)意識到云的功能和效率，他們正在建立DevOps團隊和微服務(wù)，這些團隊和微服務(wù)需要實時處理，彈性可伸縮性，大數(shù)據(jù)存儲容量以及99.99％或更高的可靠性。為了滿足這些業(yè)務(wù)模型所要求的新需求并保持成本競爭力，數(shù)據(jù)中心必須在提高可靠性和性能的同時減少開銷。一個艱難的要求！

隨著基礎(chǔ)設(shè)施變得越來越復(fù)雜和分散，機器人輔助技術(shù)還有另外一種說法。人們根本無法監(jiān)控和處理進入數(shù)據(jù)中心的多種信息流，而不會出錯或降低速度和性能。網(wǎng)絡(luò)停機時間已經(jīng)足夠嚴重，但是由于數(shù)據(jù)泄露現(xiàn)在正受到記錄罰款的影響，錯誤可能威脅到數(shù)據(jù)中心的生存。

正如洛杉磯IT咨詢公司DCGInc.所說：“考慮到將要傳入和傳出現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量，必須考慮到這些數(shù)據(jù)的每一個最后一點。”

由于人為錯誤仍然是造成網(wǎng)絡(luò)問題的最常見原因，因此，機器人至少在涉及以下復(fù)雜的重復(fù)性過程方面可以提供安全的幫助。

但是，機器人不是太依賴人類的霸主來適應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)的變化嗎？要回答這個問題，我們需要更仔細地研究RPA的工作方式以及現(xiàn)有的不同類型的軟件機器人。

RPA的兩種類型

RPA是一個廣闊的領(lǐng)域，但通常由控制器，一組開發(fā)人員工具和一個軟件機器人組成。機器人可以進一步分為兩種主要類型：可編程機器人和智能機器人。

具有可編程機器人的RPA是一個密集的過程，因為必須分解過程的每個步驟，并且對機器人進行編程以根據(jù)固定參數(shù)執(zhí)行這些步驟。這足以滿足簡單，重復(fù)的任務(wù)，并且這種RPA在制造業(yè)中很常見。

具有智能機器人的RPA利用機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)。這些機器人在執(zhí)行過程時會對其進行監(jiān)視，并分析大量歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)以學(xué)習(xí)如何對其進行優(yōu)化。然后可以將它們配置為根據(jù)高級策略和對系統(tǒng)狀態(tài)的了解來執(zhí)行一系列操作。他們可以決定應(yīng)該執(zhí)行哪些任務(wù)以及何時執(zhí)行它們。

對于現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的復(fù)雜環(huán)境，后一種類型的軟件機器人越來越需要其快速變化的參數(shù)和大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

RPA技術(shù)日趨成熟，以至于現(xiàn)在可以將其集成到數(shù)據(jù)中心中，而對中斷的影響最小，可以產(chǎn)生可靠的結(jié)果并加快關(guān)鍵任務(wù)流程的速度。

但是，如果您正在尋找數(shù)據(jù)中心的RPA，則不必著急進行。實際上，零散的方法通常更好，因為與大多數(shù)新技術(shù)一樣，如果沒有周到的，有條理的方法，可能無法充分利用收益。

數(shù)據(jù)中心需要智能化。機器人流程自動化（RPA）將通過利用AI和ML的機器人的力量將數(shù)據(jù)中心帶入自動化的未來。

從手動控制轉(zhuǎn)變?yōu)槿詣?/h3>

完全自動化的數(shù)據(jù)中心仍然是未來的目標，許多人仍然對機器人能否安全處理涉及的許多過程表示懷疑。與自動駕駛汽車一樣，在將自動數(shù)據(jù)中心留給自己的設(shè)備之前，將需要進行大量測試和中間階段。

將RPA集成到數(shù)據(jù)中心可以被認為是一個四階段的過程，從大多數(shù)數(shù)據(jù)中心中已經(jīng)發(fā)生的手動輔助操作到完全自動化：

輔助手動操作

這是機器人用于自動執(zhí)行簡單任務(wù)的地方，從而減少了操作員需要執(zhí)行的步驟。操作員仍將需要觸發(fā)初始操作，例如執(zhí)行備份或?qū)?shù)據(jù)從近在線系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到在線系統(tǒng)，但是機器人將遵循腳本來執(zhí)行執(zhí)行任務(wù)所涉及的子步驟。

部分自動化

通過部分自動化，RPA和ML結(jié)合起來可以分析趨勢并向操作員推薦操作。動態(tài)資源調(diào)度（DRS）是一個示例，其中機器人可以根據(jù)負載平衡規(guī)則建議轉(zhuǎn)移工作負載。

條件自動化

借助條件自動化，機器人可以監(jiān)視系統(tǒng)狀態(tài)，然后在滿足某些條件時接管工作。這些可以是專門定義的條件（例如一天中的某個時間）或不屬于參數(shù)的條件。例如，如果機器人檢測到數(shù)據(jù)中心的一部分溫度超出定義范圍，則它可以執(zhí)行一系列措施來降低損壞風(fēng)險，采取補救措施并向數(shù)據(jù)中心控制器發(fā)出警報。

全自動化

未來的全自動智能數(shù)據(jù)中心將使用ML進行自學(xué)習(xí)，并使用當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)以及建模方案進行提前計劃。它將隨著時間的推移而發(fā)展，根據(jù)經(jīng)驗調(diào)整參數(shù)并改善其容量管理，資源分配和能源效率。未來的數(shù)據(jù)中心機械手還將能夠主動監(jiān)視數(shù)據(jù)中心的運行狀況，并采取補救措施，例如訂購，更換和配置硬件組件。

智能數(shù)據(jù)中心的好處

機器人技術(shù)已經(jīng)對制造業(yè)產(chǎn)生了積極的影響。正如DCGIT服務(wù)洛杉磯所解釋的那樣：“制造商正在享受更低的總體成本，更高的精度，更高的危險操作安全性和更高的生產(chǎn)率。”

它已集成到數(shù)據(jù)中心，并且可能會隨著諸如Google的云提供商收購機器人公司并與RPA專家（如UiPath）合作開發(fā)一系列自動化選項而加速。

數(shù)據(jù)中心可以接受RPA帶來的好處包括：

• 提高生產(chǎn)率（在執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)時，所謂的“協(xié)作機器人”的生產(chǎn)率是人類的六倍。）
• 隨著員工騰出精力來執(zhí)行創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性任務(wù)，可提高人的價值
• 降低人為錯誤的風(fēng)險
• 更好的容量管理
• 更好的資源規(guī)劃
• 提高能源效率
• 主動維護
• 24/7/365監(jiān)控和自動修復(fù)（自我修復(fù)）

機器人逐漸在數(shù)據(jù)中心中站穩(wěn)腳跟，而RPA足夠復(fù)雜以將我們帶入自動化數(shù)據(jù)中心的邊緣只是時間問題。

對于數(shù)據(jù)中心所有者和使用它們的企業(yè)而言，潛在的性能提升和成本節(jié)省是人們非常樂觀的原因。